El contexto del cliente, nuevo activo estratégico de la IA

En los últimos dos años, la conversación sobre inteligencia artificial ha girado en torno a una misma pregunta: cómo incorporar esta tecnología a las empresas. Hoy el debate empieza a cambiar. A medida que la IA deja de limitarse a asistir a los profesionales y comienza a participar activamente en procesos de marketing, ventas y atención al cliente, las organizaciones españolas descubren que el verdadero reto ya no es disponer de más inteligencia artificial, sino conseguir que herramientas como los agentes de IA se conecten y entiendan el mismo contexto tanto del negocio como de cada cliente.

Según el más reciente estudio de HubSpot, el 93% de los equipos españoles de atención al cliente ya evalúan incorporar IA; sin embargo, solo el 39% afirma disponer de un historial centralizado y completo de cada cliente, y casi uno de cada cuatro reconoce que no accede de forma consistente a esa información. En un momento en el que la IA empieza a desempeñar un papel cada vez más activo en la relación con el cliente, esta falta de contexto genera que la IA produzca sin calidad y que no genere retorno de inversión para las compañías que ya la han implementado.

 

El desafío de la IA ya no es automatizar, sino comprender

 

La inteligencia artificial ya no se limita a redactar textos o responder preguntas de manera automática. Cada vez participa más activamente en tareas como cualificar oportunidades comerciales, preparar reuniones, recomendar acciones, atender consultas o agilizar procesos internos.

En este sentido, hay que tener en cuenta que la IA amplifica todo aquello que le proporciona el usuario, por lo que cuando genera un mal resultado, el problema normalmente reside no en el propio modelo, sino en el contexto que se le ha facilitado a la herramienta para trabajar. De hecho, la mayoría de las herramientas de IA actuales operan sin un contexto unificado, recurriendo al conocimiento genérico de Internet. Esto, de acuerdo con HubSpot, puede hacer que la IA produzca más pero no necesariamente que genere resultados con valor estratégico para ningún negocio.

Una encuesta de KPMG con líderes empresariales en Estados Unidos a principios de 2025 identificó la calidad de los datos organizativos como el mayor desafío para las estrategias de IA, señalado por el 85% de los participantes. Por su parte, Gartner aseguró que el 60% de los proyectos de IA que no estaban respaldados por datos preparados para la IA serían abandonados durante 2026.

Ese diagnóstico está obligando a las empresas a replantearse cómo gestionan su información. Durante años, el objetivo fue almacenar datos sobre clientes, oportunidades o actividades comerciales. Hoy el desafío es diferente: conectar toda esa información para que pueda ser utilizada de forma coherente tanto por las personas como por la inteligencia artificial.

En este escenario, los CRMs evolucionan hacia lo que HubSpot denomina Plataformas Agénticas de Clientes: ecosistemas donde la información del negocio, el historial de cada cliente y los procesos internos están conectados y disponibles tanto para los equipos como para los agentes de IA que trabajan junto a ellos. Para las organizaciones españolas, este tipo de plataforma representa la base sobre la que construir una estrategia de IA que genere resultados reales.

De asistentes de IA aislados a agentes que conocen el negocio

 

Esta evolución también está transformando la forma en que las empresas diseñan sus estrategias de inteligencia artificial. El objetivo ya no es incorporar agentes capaces de ejecutar tareas concretas, sino conseguir que todos ellos compartan una misma comprensión del cliente y actúen de forma coordinada.

«Cuando la IA comprende el historial del cliente, conoce el estado real del negocio y comparte información con el resto de los equipos, deja de ser una herramienta aislada para convertirse en un auténtico acelerador del crecimiento», afirma Diego Santos, Head de Marketing de HubSpot para España y Latinoamérica.

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